自动驾驶与轨迹预测看这一篇就够了！

轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色，自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据，预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块，轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富，需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构（CNN&GNN&Transformer）技能等，入门难度很大！很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测，少踩坑，今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法！

入门相关知识

1.预习的论文有没有切入顺序？

A：先看survey，problem formulation, deep learning-based methods里的sequential network，graph neural network和Evaluation。

2.行为预测是轨迹预测吗

耦合和行为并不相同，耦合通常指目标车可能采取的动作，例如变道、停车、超车、加速、左转、右转或直行。而轨迹则指具有时间信息的具体未来位置点。

3.请问Argoverse数据集里提到的数据组成中，labels and targets指的是什么呢？labels是指要预测时间段内的ground truth吗

在右边的表格中，OBJECT_TYPE栏目通常代表自动驾驶车辆本身。数据集通常为每个场景指定一个或多个待预测的障碍物，并将这些待预测目标称为target或focal agent。有些数据集还会为每个障碍物提供语义标签，例如车辆、行人或自行车等。

Q2：车辆和行人的数据形式是一样的吗？我的意思是说，比如一个点云点代表行人，几十个点代表车辆？

A：这种轨迹数据集里面其实给的都是物体中心点的xyz坐标，行人和车辆都是

Q3：argo1和argo2的数据集都是只指定了一个被预测的障碍物吧？那在做multi-agent prediction的时候 这两个数据集是怎么用的

argo1只指定了一个障碍物，而argo2却可能指定了多达二十个。然而，即使只指定了一个障碍物，这并不会影响您模型的能力来预测多个障碍物。

4.路径规划一般考虑低速和静态障碍物  轨迹预测结合的作用是？？关键snapshot?

A：”预测“自车轨迹当成自车规划轨迹，可以参考uniad

5.轨迹预测对于车辆动力学模型的要求高吗？就是需要数学和汽车理论等来建立一个精准的车辆动力学模型么？

A：nn网络基本不需要哈，rule based的需要懂一些

6. 模模糊糊的新手小白，应该从哪里在着手拓宽一下知识面（还不会代码撰写）

A：先看综述，把思维导图整理出来，例如《Machine Learning for Autonomous Vehicle's Trajectory Prediction: A comprehensive survey, Challenges, and Future Research Directions》这篇综述去看看英文原文

7.预测和决策啥关系捏，为啥我觉得好像预测没那么重要?

A1(stu): 默认预测属于感知吧，或者决策中隐含预测，反正没有预测不行。A2(stu): 决策该规控做，有行为规划，高级一点的就是做交互和博弈，有的公司会有单独的交互博弈组

8.目前头部公司，一般预测是属于感知大模块还是规控大模块？

A:预测是出他车轨迹，规控是出自车轨迹，这俩轨迹还互相影响，所以预测一般放规控。

Q: 一些公开的资料，比如小鹏的感知xnet会同时出预测轨迹，这时候又感觉预测的工作是放在感知大模块下，还是说两个模块都有自己的预测模块，目标不一样？

A:是会相互影响，所以有的地方预测和决策就是一个组。比如自车规划的轨迹意图去挤别的车，他车一般情况是会让道的。所以有些工作会把自车的规划当成他车模型输入的一部分。可以参考下M2I(M2I: From Factored Marginal Trajectory Prediction to Interactive Prediction). 这篇思路差不多，可以了解  PiP: Planning-informed Trajectory Prediction for Autonomous Driving

9.argoverse的这种车道中线地图，在路口里面没有车道线的地方是怎么得到的呀?

A: 人工标注的

10.用轨迹预测写论文的话，哪篇论文的代码可以做baseline?

A: hivt可以做baseline，蛮多人用的

11.现在轨迹预测基本都依赖地图，如果换一个新的地图环境，原模型是否就不适用了，要重新训练吗？

A: 有一定的泛化能力，不需要重新训练效果也还行

12.对多模态输出而言，选择最佳轨迹的时候是根据概率值最大的选吗

A(stu): 选择结果最好的Q2:结果最好是根据什么来判定呢？是根据概率值大小还是根据和gt的距离A: 实际在没有ground truth的情况下，你要取“最好”的轨迹，那只能选择相信预测概率值最大的那条轨迹了Q3: 那有gt的情况下，选择最好轨迹的时候，根据和gt之间的end point或者average都可以是吗A: 嗯嗯，看指标咋定义

轨迹预测基础模块

1.Argoverse数据集里HD-Map怎么用，能结合motion forecast作为输入，构建驾驶场景图吗，异构图又怎么理解？

A：这个课程里都有讲的，可以参照第二章，后续的第四章也会讲.  异构图和同构图的区别:同构图中，node的种类只有一种，一个node和另一个node的连接关系只有一种，例如在社交网络中，可以想象node只有‘人’这一个种类，edge只有‘认识’这一种连接。而人和人要么认识，要么不认识。但是也可能细分有人，点赞，推文。则人和人可能通过认识连接，人和推文可能通过点赞连接，人和人也可能通过点赞同一篇推文连接(meta path）。这里节点、节点之间关系的多样性表达就需要引入异构图了。异构图中，有很多种node。node之间也有很多种连接关系(edge)，这些连接关系的组合则种类更多(meta-path), 而这些node之间的关系有轻重之分，不同连接关系也有轻重之分。

2.A-A交互考虑的是哪些车辆与被预测车辆的交互呢？

A：可以选择一定半径范围内的车，也可以考虑K近邻的车，你甚至可以自己提出更高级的启发式邻居筛选策略，甚至有可能可以让模型自己学出来两个车是否是邻居

Q2：还是考虑一定范围内的吧，那半径大小有什么选取的原则吗？另外，选取的这些车辆是在哪个时间步下的呢

A：半径的选择很难有标准答案，这本质上就是在问模型做预测的时候到底需要多远程的信息，有点像在选择卷积核的大小对于第二个问题，我个人的准则是，想要建模哪个时刻下物体之间的交互，就根据哪个时刻下的物体相对位置来选取邻居

Q3：这样的话对于历史时域都要建模吗？不同时间步下在一定范围内的周边车辆也会变化吧，还是说只考虑在当前时刻的周边车辆信息

A：都行啊，看你模型怎么设计

3.老师uniad端到端模型中预测部分存在什么缺陷啊？

A：只看它motion former的操作比较常规，你在很多论文里都会看到类似的SA和CA。现在sota的模型很多都比较重，比如decoder会有循环的refine

A2：做的是marginal prediction不是joint prediction；2. prediction和planning是分开来做的，没有显式考虑ego和周围agent的交互博弈；3.用的是scene-centric representation，没有考虑对称性，效果必拉

Q2：啥是marginal prediction啊

A：具体可以参考scene transformer

Q3：关于第三点，scene centric没有考虑对称性，怎么理解呢

A：建议看HiVT, QCNet, MTR++.当然对于端到端模型来说对称性的设计也不好做就是了

A2：可以理解成输入的是scene的数据，但在网络里会建模成以每个目标为中心视角去看它周边的scene，这样你就在forward里得到了每个目标以它自己为中心的编码，后续可以再考虑这些编码间的交互

4. 什么是以agent为中心？

A：每个agent有自己的local region，local region是以这个agent为中心

5.轨迹预测里yaw和heading是混用的吗

A：可以理解为车头朝向

6.argoverse地图中的has_traffic_control这个属性具体代表什么意思?

A：其实我也不知道我理解的对不对，我猜是指某个lane是否被红绿灯/stop sign/限速标志等所影响

7. 请问Laplace loss和huber loss 对于轨迹预测而言所存在的优劣势在哪里呢?如果我只预测一条车道线的话

A：两个都试一下，哪个效果好哪个就有优势。Laplace loss要效果好还是有些细节要注意的

Q2：是指参数要调的好吗

A：Laplace loss相比L1 loss其实就是多预测了一个scale参数

Q3：对的 但似乎这个我不知道有啥用 如果只预测一个轨迹的话。感觉像是多余的。我把它理解为不确定性 不知道是否正确

A：如果你从零推导过最小二乘法就会知道，MSE其实是假设了方差为常数的高斯分布的NLL。同理，L1 loss也是假设了方差为常数的Laplace分布的NLL。所以说LaplaceNLL也可以理解为方差非定值的L1 loss。这个方差是模型自己预测出来的。为了使loss更低，模型会给那些拟合得不太好的样本一个比较大的方差，而给拟合得好的样本比较小的方差

Q4：那是不是可以理解为对于非常随机的数据集【轨迹数据存在缺帧 抖动】 就不太适合Laplace 因为模型需要去拟合这个方差？需要数据集质量比较高

A：这个说法我觉得不一定成立。从效果上来看，会鼓励模型优先学习比较容易拟合的样本，再去学习难学习的样本

Q5：还想请问下这句话（Laplace loss要效果好还是有些细节要注意的）如何理解 A：主要是预测scale那里。在模型上，预测location的分支和预测scale的分支要尽量解耦，不要让他们相互干扰。预测scale的分支要保证输出结果>0，一般人会用exp作为激活函数保证非负，但是我发现用ELU +1会更好。然后其实scale的下界最好不要是0，最好让scale>0.01或者>0.1啥的。以上都是个人看法。其实我开源的代码（周梓康大佬的github开源代码）里都有这些细节，不过可能大家不一定注意到。

给出链接：https://github.com/ZikangZhou/QCNet

https://github.com/ZikangZhou/HiVT

8. 有拿VAE做轨迹预测的吗，给个链接!

https://github.com/L1aoXingyu/pytorch-beginner/tree/master/08-AutoEncoder

9. 请问大伙一个问题，就是Polyline到底是啥?另外说polyline由向量Vector组成，这些Vector是相当于节点吗？

A：Polyline就是折线，折线就是一段一段的，每一段都可以看成是一段向量Q2：请问这个折线段和图神经网络的节点之间的边有关系吗？或者说Polyline这个折现向量相当于是图神经网络当中的节点还是边呀？A：一根折线可以理解为一个节点。轨迹预测里面没有明确定义的边，边如何定义取决于你怎么理解这个问题。Q3: VectorNet里面有很多个子图，每个子图下面有很多个Polyline，把Polyline当做向量的话，就相当于把Polyline这个节点变成了向量，相当于将节点进行特征向量化对吗?然后Polyline里面有多个Vector向量，就是相当于是构成这个节点的特征矩阵么?A: 一个地图里有很多条polyline;一个Polyline就是一个子图；一个polyline由很多段比较短的向量组成，每一段向量都是子图上的一个节点

10. 有的论文，像multipath++对于地图两个点就作为一个单元，有的像vectornet是一条线作为一个单元，这两种有什么区别吗？

A: 节点的粒度不同，要说效果的话那得看具体实现；速度的话，显然粒度越粗效率越高Q2：从效果角度看，什么时候选用哪种有没有什么原则？A: 没有原则，都可以尝试

11.有什么可以判断score的平滑性吗? 如果一定要做的话

A: 这个需要你输入是流动的输入比如0-19和1-20帧然后比较两帧之间的对应轨迹的score的差的平方，统计下就可以了

Q2: Thomas老师有哪些指标推荐呢，我目前用一阶导数和二阶导数。但好像不是很明显，绝大多数一阶导和二阶导都集中在0附近。

A: 我感觉连续帧的对应轨迹的score的差值平方就可以了呀，比如你有连续n个输入，求和再除以n。但是scene是实时变化的，发生交互或者从非路口到路口的时候score就应该是突变的

12.hivt里的轨迹没有进行缩放吗，就比如×0.01+10这种。分布尽可能在0附近。我看有的方法就就用了，有的方法就没有。取舍该如何界定?

A：就是把数据标准化归一化呗。可能有点用 但应该不多

13.HiVT里地图的类别属性经过embedding之后为什么和数值属性是相加的，而不是concat？

A：相加和concat区别不大，而对于类别embedding和数值embedding融合来说，实际上完全等价

Q2: 完全等价应该怎么理解？

A: 两者Concat之后再过一层线性层，实际上等价于把数值embedding过一层线性层以及把类别embedding过一层线性层后，两者再相加起来.把类别embedding过一层线性层其实没啥意义，理论上这一层线性层可以跟nn.Embeddding里面的参数融合起来

14.作为用户可能更关心的是，HiVT如果要实际部署的话，最小的硬件要求是多少？

A：我不知道，但根据我了解到的信息，不知道是NV还是哪家车厂是拿HiVT来预测行人的，所以实际部署肯定是可行的

15. 基于occupancy network的预测有什么特别吗？有没有论文推荐？

A：目前基于occupancy的未来预测的方案里面最有前途的应该是这个：https://arxiv.org/abs/2308.01471

16.考虑规划轨迹的预测有什么论文推荐吗？就是预测其他障碍物的时候，考虑自车的规划轨迹？

A：这个可能公开的数据集比较困难，一般不会提供自车的规划轨迹。上古时期有一篇叫做PiP的，港科Haoran Song。我感觉那种做conditional prediction的文章都可以算是你想要的，比如M2I

17.有没有适合预测算法进行性能测试的仿真项目可以学习参考的呢

A(stu)：这个论文有讨论：Choose Your Simulator Wisely A Review on Open-source Simulators for Autonomous Driving

18.请问如何估计GPU显存需要多大，如果使用Argoverse数据集的话，怎么算

A：和怎么用有关系，之前跑hivt我1070都可以，现在一般电脑应该都可以

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/EEkr8g4w0s2zhS_jmczUiA

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